EFICIÊNCIA DE UM MODELO DE AFILAMENTO AJUSTADO SEM E COM ESTRATIFICAÇÃO POR CLASSE DE QUOCIENTE DE FORMA PARA
FORMAÇÃO DOS SORTIMENTOS DE Pinus taeda L.
EFFICIENCY OF A TAPER MODEL ADJUSTED WITH AND WITHOUT TRATIFICATION BY CLASS OF FORM QUOTIENT FOR THE ASSORTMENT OF Pinus taeda L.
Carlos Alberto Martinelli de Souza1 César Augusto Guimarães Finger2 Paulo Renato Schneider3 Gilson Fernandes da Silva4 Claúdio Thomas5
RESUMO
Os objetivos deste trabalho foram modelar a forma de tronco de Pinus taeda L., comparar a eficiência
na estimativa do volume total do polinômio do quinto grau ajustado com dados não estratificados e estratificados segundo quocientes de forma e apresentar os resultados em forma de tabela de sortimentos.
As árvores amostradas foram medidas em povoamentos manejados paraserraria, com dois desbastes, sendo o plantio inicial de 1.600 árvores/ha, em espaçamento de 2,50 x 2,50 m, localizados na Klabin S.A., em
Telêmaco Borba-PR. Para fins de modelagem os dados foram estratificados em classes de quociente de forma calculado a 70% da altura. A classificação das partes do tronco em sortimentos foi acurada sendo que o volume estimado a partir das integrais das equações de afilamento apresentou valores residuais pequenos e sem tendências, comprovando a viabilidade da estratificação dos dados em classes de quociente de forma
quando do ajuste de equações para a obtenção dos sortimentos.
Palavras-chave:manejo florestal; volume individual; classificação de toras.
ABSTRACT
The objective of this paper was model the shape, compare the efficiency of the total volume estimated with the 5th grade polynomial, with and without data stratification by an artificial form quotient and build
the assortment table. The data came from Pinus taeda L. stands, managed by a sawmill company, with two thinning and coppicing, plantation of 1.600 trees/ha and spacing of 2,50 x 2,50 m, from Klabin S.A.,
in Telêmaco Borba, Paraná state. The field data was stratified in three form quotient classes defined by the diameter of 70% total height and breast height diameter. The trunk classification in assortments was accurate and the volume obtained with the integrated equations presented small residues, without tendency. The results proved the viability of the data stratification by form quotients to obtain better estimative of tree
assortments.
Keywords: forest management; individual volume; classification of logs.
1. Engenheiro Florestal, Dr., Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Florestal, Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Espírito Santo, Campus de Alegre, CEP 29500-000, Alegre (ES). In memorium 2. Engenheiro Florestal, Dr., Professor Associado do Departamento de Ciências Florestais, Centro de Ciências
Rurais, Universidade Federal de Santa Maria, Campus Universitário, CEP 97105-900, Santa Maria (RS).
caesar.finger@gmail.com
3. Engenheiro Florestal, Dr., Professor Titular do Departamento de Ciências Florestais, Centro de Ciências Rurais, Universidade Federal de Santa Maria, Campus Universitário, CEP 97105-900, Santa Maria (RS).
paulors@smail.ufsm.br
4. Engenheiro Florestal, Dr., Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Florestal, Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Espírito Santo, Campus de Alegre, CEP 29500-000, Alegre (ES).
gfsilva2000@yahoo.com
5. Engenheiro Florestal, M.Sc., Doutorando do Programa de Pós-graduação em Engenharia Florestal, Centro de Ciências Rurais, Universidade Federal de Santa Maria, Campus Universitário, CEP 97105-900, Santa Maria (RS).
thomas.claudio@hotmail.com
INTRODUÇÃO
No Brasil, a maior parte dos produtos
advindos de florestas é originada de plantios
com espécies dos gêneros Pinus e Eucalyptus, o que, dentre outras, diminui a pressão sobre as
florestas naturais, principalmente as da Amazônia. Estas florestas, normalmente, estão vinculadas a
empreendimentos empresariais, nos quais a tônica do negócio e a agregação de renda são cada vez maiores (SOUZA et al., 2008a).
As empresas produtoras de
matéria-prima florestal possuem, como um dos principais
objetivos, a obtenção de retorno econômico a partir dos plantios que realizam. Esse retorno econômico está, entretanto, condicionado às limitações impostas pela qualidade da matéria-prima, preços,
mercados, localização geográfica e transporte,
dentre diversos outros fatores.
Uma característica comum do plantio
florestal é que a demanda, geralmente, se
concentra em um determinado tipo de produto para abastecer uma indústria, como madeira para processo (elaboração de pasta celulósica e
papel) ou energia. Porém, em geral, as florestas
produzem uma variedade maior de produtos como para laminação, serraria, , etc para os quais, nem sempre existe uma demanda localizada e próxima para outorgar algum tipo de valor a estes produtos (ARCE et al., 2004).
Por outro lado os desperdícios causados pelos atuais processos de transformação têm induzido à pesquisa e ao desenvolvimento de modelos estatísticos aplicados ao manejo de
florestas que auxiliem na definição de uso dessas madeiras e de transformação em produto final, com
o intuito de torná-las mais rentáveis (CHICHORRO et al., 2000)
Além disso, segundo Schneider et al.
(1996), uma das grandes dificuldades do manejo florestal e, em especial, da avaliação econômica de povoamentos florestais, reside na inexistência de
tabelas de sortimento apropriadas que possibilitem determinações rápidas do estoque de madeira para diferentes tipos de aproveitamento. Devido a isto, muitas pesquisas têm sido realizadas com o objetivo
de descrever, de forma otimizada, a classificação
dos fustes segundo sua qualidade, dimensões e possibilidades de utilização, garantindo, além da
classificação física, uma melhor remuneração da
madeira.
Portanto, as funções de forma ou de
afilamento são uma excelente opção para quantificação dos sortimentos dos povoamentos florestais. A gama de informações que propiciam
tem levado ao desenvolvimento de diferentes
técnicas de modelagem do perfil dos fustes das espécies florestais. Mesmo com a quantidade de
estudos referentes a este assunto já realizados, sempre existe a possibilidade de melhorar a
eficiência de tais funções (SOUZA et al., 2008b).
Diante do exposto, os objetivos deste trabalho foram modelar a forma de tronco de Pinus taeda L., comparar a eficiência na estimativa do volume total com o polinômio do quinto
grau ajustado com dados não estratificados e estratificados com base em quocientes de forma e,
apresentar os sortimentos em forma de tabela.
MATERIAL E MÉTODOS
Localização e descrição da área de coleta dos dados
Os dados para o presente trabalho foram medidos em povoamentos de Pinus taeda L., localizados na Klabin S.A., em Telêmaco Borba-PR, a 24o08’ latitude sul e 50o30’ longitude oeste, com altitude de 750 a 868 m.
Segundo classificação de Köppen, o clima
local é Cfa, subtropical, apresentando temperatura média no mês mais frio de 15,6° C, temperatura média no mês mais quente 22,3° C e temperatura mínima registrada de -5,2° C. A precipitação média anual nos últimos 54 anos é de 1.508,8 mm.
Os solos predominantes na região são o Latossolo e o Cambissolo, com textura argilosa e média. O material de origem é, predominantemente, relacionado ao intemperismo e retrabalhamento de litologias referentes às formações Rio Bonito, Itararé e Diques de Diabásio (EMBRAPA, 2006).
Características do povoamento
As árvores amostradas cresceram em povoamentos manejados para serraria, com dois desbastes e corte raso aos 30 anos. O plantio foi realizado com 1.600 árvores/ha em espaçamento de 2,50 x 2,50 m. O primeiro desbaste, realizado aos nove anos, foi sistemático na sexta linha e seletivo entre estas, permanecendo 675 árvores/ha. O segundo desbaste, do tipo seletivo, foi realizado aos 14 anos permanecendo 275 árvores/ha.
Informações coletadas
pelo Método de Smalian nas posições de: 0,10; 0,30; 0,80; 1,30 e, a partir desta posição, de
metro em metro até a altura total. Nestas posições foram retirados discos transversais de madeira
para fins de estudo dendrocronológico segundo a
metodologia apresentada por Finger (1992). Com a reconstrução do crescimento e das dimensões das
árvores em diferentes idades foram obtidos perfis
de 649 árvores. Destes, noventa e seis, com idades variando de 8 a 30 anos, distribuídos conforme apresentado na Tabela 1, foram selecionados para a modelagem.
Métodos de estratificação dos dados para estimativa dos volumes
O polinômio do quinto grau foi ajustado
separadamente a dados não estratificados e estratificados em classes de quociente de forma
(K0,7h). A opção por K0,7h foi baseada em trabalho publicado por Souza (2009) que comparou a acurácia de modelos de sortimento quando os
dados foram classificados em classes de K0,7h, K0,5h e K0,3h.
Assim, os dados das árvores-amostra da Tabela 1 foram agrupados em três classes segundo os valores de K0,7h,, com centros em 0,4; 0,5 e 0,6 obtidos a partir da razão entre o diâmetro tomado a 70% da altura total da árvore (d0,7h)e o dap.
Desse modo quando uma árvore era
classificada na classe 0,4, a estimativa dos coeficientes do polinômio e, posteriormente, seu
volume foi calculado com a equação de forma desta
classe e, assim sucessivamente.
Avaliação dos métodos testados
Os resultados foram avaliados em relação à acurácia para a estimativa do volume total utilizando as estatísticas viés, média das diferenças absolutas (md) e desvio padrão das diferenças (dpd), como descrito abaixo:
V =
Y
ij−
Yˆ
ij
n ; M D=
Yij−Yˆij
n
e
Em que: Yi = valor observado e Ŷi = valor estimado; n = número de observações; e p = número
de parâmetros de cada modelo e di = (Yij - Ŷij). A cada uma das estatísticas testadas atribuiu-se nota um para o método com melhor acurácia e nota dois para o segundo e, assim sucessivamente
até classificar o menos acurado.
O melhor método de estratificação dos dados ficou estabelecido como àquele que
apresentou o menor valor no somatório das notas.
O coeficiente de determinação e o coeficiente de
variação foram utilizados ainda para determinar a precisão das equações, bem como a análise
gráfica dos resíduos foi empregada na interpretação
dos resultados.
TABELA 1: Distribuição de frequência das árvores-amostra por diâmetro e altura. TABLE 1: Frequency distribution of sample trees by diameter and height.
Altura (m) Classes de diâmetro (cm)
12,5 17,5 22,5 27,5 32,5 37,5 42,5 Total
12 1 2 3
14 1 9 1 11
16 2 7 5 1 15
18 1 4 2 2 9
20 5 4 4 13
22 2 3 4 9
24 1 5 3 2 11
26 2 2 2 6
28 2 3 5
30 3 2 5
32 1 3 1 5
34 3 3
36 1 1
Sortimentos de madeira
A integração de uma função de forma forneceu as estimativas de volume para todo o tronco e partes do mesmo, segundo limites diamétricos de utilização e comprimento de toras.
O procedimento para obtenção dos sortimentos partiu da integração do polinômio do
quinto grau ajustado com os dados estratificados em
classes de quocientes de forma com diâmetro obtido a 70% da altura da árvore, tendo a equação expressa por:
d
id
=
b
0+
b
1.
h
i
h
+
b
2.
h
ih
2+
b
3.
h
ih
3+
3+
b
4.
h
ih
4+
b
5.
h
ih
5Isolando di na equação:
d
i=
b
0.d
+
(
b
1.d.h
i)
h
+
(
b
2.d.h
2 i
)
h
2+
(
b
3.d.h
3 i
)
h
3)
+
(
b
4.d.h
4
i
)
h
4+
(
b
5.d.h
5i)
h
5Definindo os novos parâmetros como: a0 = b0.d ; a1 = b1.(d/h) ; a2 = b2.(d/h2) ; a
3 = b3.(d/h 3) ; a
4 = b4.(d/h4) ; a
5 = b5.(d/h
5), a equação de forma passou
a ser escrita di = a0 + a1.hi + a2.hi2 + a 3.hi
3 + a 4.hi
4 + a5.hi5
Integrando-se a equação acima entre zero (0) e a altura relativa (hi), obteve-se o volume absoluto da seguinte forma:
v
=
K.
hi0
Y
2.d
hiSendo: K = (π/4)/10000= constante; Y = di = equação de forma de tronco redefinida; hi = altura
relativa, correspondente ao comprimento da tora; v
= volume, em metros cúbicos.
E, com isso, substituindo-se na equação a variável Y pela equação de di, obteve-se:
v
=
K.
hi0
(
a
0+
a
1.h
i+
a
2.h
2i
+
a
3.h
3 i+
.h
3i+
a
4.h
4i
+
a
5.h
5 i)
2
.d
hiPara o cálculo dos volumes dos sortimentos, utilizou-se a integração parcial da função de forma,
desde a altura do toco até a altura na ponta mais fina
da tora. O volume desses sortimentos resultou da
subtração do volume obtido até o final da seção com
o volume obtido até o início da seção, resultando na equação:
v
t=
K.
X20
Y
2.d
x2−
X10
Y
2.d
x1Sendo que: X1 = altura no início da tora, em
metros; X2 = altura no fim da tora, em metros; vt =
volume da tora, em metros cúbicos; K = (π/4)/10000
= constante.
Aplicação da integral na determinação do sortimento de madeira
A equação possibilitou classificar os
sortimentos de madeira quanto ao volume, expresso em m3, e em número de peças de acordo com critérios estabelecidos para o planejamento da produção, permitindo ainda, quando desejado, a variação dos diâmetros e comprimentos de toras de acordo com a necessidade de planejamento ou da demanda de mercado.
Tomando por exemplo as dimensões de sortimentos: S1 = Madeira para celulose com
diâmetro na ponta fina da tora entre 8 a 17,9 cm com casca e comprimento de 2,65 m; S2 = Madeira para celulose com diâmetro na ponta fina da tora entre 18 a 23,9 cm com casca e comprimento de 2,65 m; S3 = Madeira para serraria com diâmetro na ponta fina
da tora entre 24 a 29,9 cm com casca e comprimento
de 2,65 m; S4 = Madeira para serraria com diâmetro na ponta fina da tora entre 30 a 39,9 cm com casca e
comprimento de 2,65 m e S5 = Madeira para serraria/
laminação com diâmetro na ponta fina da tora maior
que 40 cm com casca e comprimento de 2,65 m foi elaborada a Tabela de Sortimentos para Pinus taeda.
Na simulação do volume aproveitável em toras o menor diâmetro considerado foi de 8 cm com casca. Diâmetros iguais ou maiores que 24 cm com
casca foram classificados como toras para serraria
conforme esquema apresentado na Figura 1.
A definição da altura (hi), altura do tronco onde se localizava um diâmetro de sortimento “di“, foi estimada pela equação polinomial do quinto grau tendo como variável dependente (hi/h) e como independente os diâmetros relativos (di/d).
tabela de sortimentos em decorrência da variação natural da altura de árvores com mesmo dap.
Para fins de formação dos sortimentos em um sistema automatizado de inventário florestal ou de
planejamento da produção a informação da altura e do diâmetro será levantada a campo.
Para a obtenção dos diâmetros com casca a partir dos diâmetros sem casca obtidos por análise de tronco, foi utilizada a expressão do fator de casca (K) calculada por Schneider et al., (2005), com R² de 0,96 e CV% de 5,08.
K
=
1
−
d
2(exp
0,27585+016105d−0,00118d2)
e, aseguir o diâmetro com casca foi calculado por dcc= dsc/ k.
Validação das estimativas
A validação dos modelos que estimam as variáveis: altura total (h), diâmetro a 70% da altura total (d0,7h) e volume da árvore foi efetuada com
base no teste de Qui-quadrado (χ2), com um nível de
significância (α) de 0,01, utilizando a equação:
χ
2=
ni=1
(
Y
−
Y
ˆ
)
2Y
Para essa validação foram usados dados de 18 árvores distribuídas na amplitude de diâmetros das árvores amostradas para o estudo e não utilizadas no desenvolvimento das equações.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
Equações para estimativa dos volumes dos fustes
O ajuste do polinômio do quinto grau com
dados não estratificados e estratificados em classes
de quociente de forma, (Tabela 2), mostrou para
qualquer dos casos coeficiente de determinação e
de variação com valores acima de 98% e abaixo de 6%, respectivamente. Tomando por base essas
estatísticas pode-se afirmar que, independentemente
do modo como os dados foram dispostos para o cálculo, houve bom ajuste e precisão em todas as situações.
A comparação estatística entre dados
estratificados ou não estratificados (Tabela 3)
mostrou resultado semelhante. De modo geral não ocorreram tendências e os valores estimados foram próximos dos observados. Entretanto, a
estratificação em classe de quociente de forma
padrão das diferenças (dpd). Essas medidas mostraram também a acurácia nas estimativas dos volumes dos sortimentos.
Na formação dos sortimentos foi dado preferência às toras de maior diâmetro, sendo o
restante classificado nas classes imediatamente
inferiores. A parte do fuste com diâmetro inferior a 8 cm e a parte que não possibilitou a formação de tora com comprimento de 2,65 m foi incluída como volume de resíduo.
Na construção da tabela de sortimento foi considerada a amplitude de diâmetro entre 12,0 e 44,0 cm. , podendo-se alterar a apresentação de acordo com o interesse desde que, seja observada a amplitude dos dados observados.
Para a estimativa da altura total (h) correspondente ao diâmetro de entrada na tabela foi empregada uma equação de relação hipsométrica e
definidas duas alturas localizadas em h-23% e h+23
%. Esses percentuais foram determinados após a análise das amplitudes das alturas amostradas em cada classe de dap e descreveram a variação natural observada entre as alturas em uma mesma classe de diâmetro.
Após a estimativa da altura total da árvore foi determinado o valor do quociente de forma e
selecionados os coeficientes do polinômio do quinto
grau para as classes de quocientes de forma (K0,7h) igual a0,4; 0,5 e 0,6 .
A estimativa da altura por relação hipsométrica só ocorre na construção de uma FIGURA 1: Sortimentos da árvore utilizados neste
estudo.
FIGURE 1: Assortments found in the tree used in
trouxe ganho ao modelo, resultando em melhores estimativas em relação às obtidas com dados não
estratificados.
A Figura 2 confirma esse resultado com o modelo calculado com os dados não estratificados,
de forma geral com bom desempenho, apresentou leve superestimava do volume para as árvores com dap entre 20 e 35 cm, enquanto o modelo ajustado
com os dados estratificados não mostrou a mesma
tendência e apresentando ainda menor dispersão dos valores residuais.
O mesmo resultado também foi observado por Assis et al. (2001) que comparando o
desempenho dos modelos de afilamento de Clark et al. (1991), Max e Burkhart (1976), Hradetzky (1976) e Goulding e Murray (1976), com relação à
estimativa de volumes totais e parciais para a espécie Pinus taeda L., também encontraram evidencias da
melhoria nas estimativas quando da classificação
dos dados amostrais buscando a redução da
variabilidade total. Os autores afirmaram que a classificação dos dados em classes de dap permitiu
o uso dos quatro modelos com segurança.
A partir deste resultado que indicou a
estratificação dos dados com base na classe de
quociente de forma K0,7h melhorou o ajuste do modelo, este procedimento foi adotado para a construção da tabela de sortimentos (Tabela 4).
Na tabela os sortimentos foram apresentados para diâmetros entre 12 e 44 cm e três alturas para cada diâmetro, que representam a variação na relação hipsométrica, o valor do quociente de forma (K0,7h), os sortimentos S1, S2, S3, S4 e S5 com número de toras (n) e em percentagem do volume total encontrado na classe, o volume do resíduo expresso em m³ e em percentagem do volume total, bem como o volume total em m³, para cada árvore, obtido com a integração do polinômio segundo os parâmetros
calculados com dados estratificados em classes de
quocientes de forma.
Os dados da tabela mostraram a redução
da percentagem de volume de madeira classificada
como resíduos, assim como o deslocamento dos sortimentos para as maiores classes quando do aumento das dimensões de dap e h da árvore.
As equações calculadas permitem, caso necessário, variar as dimensões de diâmetro e comprimento das toras segundo os critérios de planejamento da empresa, alterando os valores de número de toras e de volume nas classes de sortimento, porém mantendo a acurácia das estimativas.
Na determinação da altura do tronco onde se localizava o diâmetro mínimo desejado para um sortimento, no presente caso 24, 18 e 8 cm, a equação do polinômio do quinto grau re-estimada, contendo a variável dependente (hi/h) e independentes (di/d), forneceu estimativas acuradas conforme mostrado nas estatísticas da Tabela 5.
TABELA 2: Estatísticas das equações ajustadas para estimativa dos volumes dos fustes. TABLE 2: Statistics of adjusted equations to estimate the volumes of the bole.
Parâmetros estimados
Critérios de
estratificação
β
ˆ
0β
ˆ
1β
ˆ
2β
ˆ
3β
ˆ
4β
ˆ
52
R
(%) CV(%)s/estratificação 1,1554 -2,7308 11,8784 -26,2512 24,0259 -8,0693 98,5 5,7
K 0,7h 0,4 1,1729 -2,9716 12,8409 -29,0849 27,3410 -9,2678 99,0 4,9
K 0,7h 0,5 1,1585 -2,7318 12,0225 -26,4724 24,0633 -8,0297 99,0 4,7
K 0,7h 0,6 1,1116 -2,2815 10,0144 -21,2078 18,5924 -6,2600 98,5 5,2
Em que: Todos os coeficientes são significativos com (p≤0,05).
TABELA 3: Estatísticas viés (v), média das diferenças absolutas (md) e desvio padrão das diferenças (dpd) e o ranking para a estimativa dos volumes.
TABLE 3: Statistical bias (v), mean absolute differences (md) and standard deviation of differences (dpd) and ranking for the estimation of volumes.
Critérios de
estratificação v md dpd total
s/estratificação -0,0157 (2) 0,0348 (2) 0,0614 (2) 06
TABELA 4: Sortimentos para serraria e celulose de Pinus taeda L. TABLE 4: Assortment for sawmill and pulp of Pinus taeda L.
dap (cm)
h
(m)
dap
d
0,7h S1 S2 S3 S4 S5 V Res(m³s/c) %
V total (m³s/c)
n % n % n % n % n %
12 5,9 0,4 1 83,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0050 16,5 0,0305
12 7,0 0,4 1 70,1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0108 29,9 0,0361
12 8,0 0,4 1 63,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0155 37,0 0,0418
13 6,4 0,4 1 74,2 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0101 25,8 0,0391
13 7,8 0,4 1 64,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0173 36,0 0,0480
13 9,3 0,4 1 56,1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0250 43,9 0,0570
14 7,0 0,4 1 69,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0151 30,5 0,0497
14 8,8 0,4 1 58,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0260 41,5 0,0626
14 10,5 0,4 2 83,9 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0122 16,1 0,0756
15 7,8 0,4 1 64,1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0229 35,9 0,0638
15 9,8 0,4 2 87,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0101 12,6 0,0803
15 11,7 0,4 2 78,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0208 21,5 0,0968
16 8,3 0,4 2 93,8 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0048 6,2 0,0773
16 10,8 0,4 2 82,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0175 17,3 0,1012
16 13,3 0,4 3 91,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0108 8,6 0,1251
17 9,1 0,4 2 90,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0093 9,6 0,0960
17 11,8 0,4 2 78,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0276 22,0 0,1256
17 14,6 0,4 3 87,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0193 12,5 0,1552
18 9,9 0,4 2 86,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0156 13,3 0,1175
18 12,9 0,4 3 92,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0116 7,5 0,1536
18 15,9 0,5 4 93,8 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0128 6,2 0,2068
19 10,7 0,4 2 83,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0242 17,0 0,1419
19 14,0 0,4 3 89,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0196 10,6 0,1854
19 17,2 0,5 3 59,7 1 31,0 0 0 0 0 0 0 0,0231 9,3 0,2495
20 11,5 0,4 3 95,9 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0069 4,1 0,1693
20 15,0 0,4 3 58,5 1 37,8 0 0 0 0 0 0 0,0082 3,7 0,2211
20 18,4 0,5 4 66,9 1 29,2 0 0 0 0 0 0 0,0116 3,9 0,2974
21 12,3 0,4 2 49,6 1 44,4 0 0 0 0 0 0 0,0120 6,0 0,1998
21 16,0 0,4 3 58,7 1 35,8 0 0 0 0 0 0 0,0145 5,5 0,2608
21 19,7 0,5 3 34,2 2 49,5 0 0 0 0 0 0 0,0569 16,2 0,3507
22 13,1 0,4 2 49,7 1 42,2 0 0 0 0 0 0 0,0190 8,1 0,2333
22 17,0 0,4 2 33,0 2 59,7 0 0 0 0 0 0 0,0221 7,2 0,3045
22 20,9 0,5 3 31,7 3 65,7 0 0 0 0 0 0 0,0103 2,5 0,4093
FIGURA 2: Distribuição dos resíduos da estimativa do volume totala partir dos dados sem e com
estratificação.
FIGURE 2: Distribution of residues of the estimated total volume from the data with and without
stratification.
23 13,9 0,4 2 49,4 1 40,3 0 0 0 0 0 0 0,0279 10,3 0,2700
23 18,0 0,4 3 40,2 2 57,1 0 0 0 0 0 0 0,0092 2,6 0,3523
23 22,1 0,5 3 33,2 3 62,9 0 0 0 0 0 0 0,0187 4,0 0,4734
24 14,6 0,4 2 29,9 2 67,3 0 0 0 0 0 0 0,0089 2,9 0,3098
24 19,0 0,4 3 41,4 2 54,8 0 0 0 0 0 0 0,0153 3,8 0,4041
24 23,3 0,5 2 19,1 4 75,3 0 0 0 0 0 0 0,0302 5,6 0,5430
25 15,3 0,4 2 31,1 2 64,9 0 0 0 0 0 0 0,0140 4,0 0,3527
25 19,9 0,4 2 22,8 2 42,2 1 29,9 0 0 0 0 0,0233 5,1 0,4600
25 24,4 0,5 3 24,7 3 49,9 1 22,9 0 0 0 0 0,0157 2,5 0,6180
26 16,0 0,4 1 20,5 1 26,9 1 35,9 0 0 0 0 0,0669 16,8 0,3987
26 20,8 0,5 2 16,1 3 55,2 1 26,4 0 0 0 0 0,0132 2,3 0,5664
26 25,5 0,5 2 14,0 3 42,5 2 39,8 0 0 0 0 0,0254 3,6 0,6984
27 16,6 0,4 1 12,3 2 46,6 1 34,7 0 0 0 0 0,0289 6,4 0,4478
27 21,6 0,5 2 17,3 2 33,6 2 45,9 0 0 0 0 0,0208 3,3 0,6361
27 26,6 0,5 2 18,2 3 41,8 2 38,5 0 0 0 0 0,0122 1,6 0,7842
28 17,3 0,4 2 18,8 2 45,7 1 33,6 0 0 0 0 0,0092 1,8 0,5000
28 22,4 0,5 1 6,9 3 44,3 2 44,4 0 0 0 0 0,0305 4,3 0,7101
28 27,6 0,5 2 10,2 3 35,1 3 52,5 0 0 0 0 0,0199 2,3 0,8754
29 17,9 0,4 2 19,9 1 20,1 2 57,5 0 0 0 0 0,0136 2,4 0,5553
29 23,2 0,5 2 11,3 2 26,6 3 60,6 0 0 0 0 0,0119 1,5 0,7885
29 28,5 0,5 2 11,0 2 21,4 4 64,6 0 0 0 0 0,0297 3,1 0,9719
30 18,4 0,4 2 20,9 1 19,9 2 56,1 0 0 0 0 0,0191 3,1 0,6136
30 23,9 0,5 2 12,3 2 26,6 3 59,0 0 0 0 0 0,0182 2,1 0,8712
30 29,4 0,5 3 14,3 2 21,4 3 43,5 1 19,5 0 0 0,0141 1,3 1,0737
31 19,0 0,4 1 7,7 2 33,7 2 54,8 0 0 0 0 0,0257 3,8 0,6750
31 24,6 0,5 2 13,1 1 11,8 3 49,6 1 22,8 0 0 0,0262 2,7 0,9582
31 30,3 0,5 2 7,9 2 17,1 4 54,1 1 19,0 0 0 0,0215 1,8 1,1809
32 19,5 0,4 2 11,7 1 14,2 3 42,7 1 30,4 0 0 0,0074 1,0 0,7394
32 25,3 0,5 2 7,8 2 20,5 3 48,6 1 22,2 0 0 0,0089 0,8 1,0495
32 31,2 0,5 2 8,6 2 17,3 3 38,0 2 33,7 0 0 0,0307 2,4 1,2934
33 20,0 0,4 2 12,5 1 14,4 2 42,0 1 29,8 0 0 0,0107 1,3 0,8069
33 26,0 0,5 2 8,5 2 20,8 2 30,3 2 39,2 0 0 0,0137 1,2 1,1451
33 32,0 0,5 2 5,6 2 13,3 4 47,2 2 33,0 0 0 0,0138 1,0 1,4112
34 20,5 0,4 2 13,3 1 14,5 2 41,4 1 29,2 0 0 0,0147 1,7 0,8775
34 26,6 0,5 2 9,2 1 9,0 3 41,7 2 38,5 0 0 0,0197 1,6 1,2452
34 32,7 0,5 2 6,1 2 13,7 3 33,4 3 45,5 0 0 0,0203 1,3 1,5344
35 20,9 0,4 1 4,7 2 23,9 1 18,8 2 50,6 0 0 0,0195 2,0 0,9511
35 27,2 0,5 1 3,6 2 15,4 2 25,9 3 53,1 0 0 0,0269 2,0 1,3496
35 33,5 0,5 2 6,6 2 14,0 2 20,9 4 56,7 0 0 0,0283 1,7 1,6630
36 21,4 0,4 1 5,0 1 9,6 2 33,2 2 49,8 0 0 0,0251 2,4 1,0280
36 27,8 0,5 2 5,7 2 15,8 2 25,7 3 52,1 0 0 0,0084 0,6 1,4585
36 34,2 0,5 3 8,6 1 6,2 3 28,9 4 55,7 0 0 0,0116 0,6 1,7971
37 21,8 0,4 1 5,4 1 9,8 2 33,0 2 49,0 0 0 0,0315 2,8 1,1081
37 28,3 0,5 2 6,3 1 6,7 2 21,3 4 64,9 0 0 0,0124 0,8 1,5720
37 34,9 0,5 2 4,6 2 10,9 2 17,9 5 65,7 0 0 0,0169 0,9 1,9369
38 22,2 0,4 2 8,2 1 10,1 1 14,6 3 66,4 0 0 0,0091 0,8 1,1915
38 28,9 0,5 2 6,7 1 6,9 2 21,4 4 63,9 0 0 0,0175 1,0 1,6902
38 35,5 0,5 2 9,8 0 0,0 3 24,4 5 64,7 0 0 0,0236 1,1 2,0825
39 22,7 0,4 2 8,2 1 10,3 1 14,6 3 65,5 0 0 0,0185 1,5 1,2783
39 29,4 0,5 2 7,2 1 7,1 1 9,6 5 74,8 0 0 0,0236 1,3 1,8132
39 36,2 0,5 2 5,4 1 4,9 2 14,8 6 73,4 0 0 0,0315 1,4 2,2340
TABELA 4: Continuação ... TABLE 4: Continued ...
dap (cm)
h
(m)
dap
d
0,7h S1 S2 S3 S4 S5 V Res(m³s/c) %
V total (m³s/c)
n % n % n % n % n %
40 23,0 0,5 1 3,8 1 7,4 1 11,5 4 76,0 0 0 0,0209 1,4 1,4908
40 29,9 0,5 1 2,8 1 4,8 2 16,9 4 54,6 1 19,2 0,0308 1,6 1,9412
40 36,8 0,5 2 3,4 2 8,6 2 15,0 5 56,4 1 16,0 0,0125 0,5 2,3916
41 23,4 0,5 1 4,0 1 7,6 1 11,6 3 51,3 1 23,8 0,0270 1,7 1,5932
41 30,4 0,5 2 4,5 1 5,0 2 17,1 4 54,0 1 19,0 0,0093 0,4 2,0744
41 37,4 0,6 1 1,9 2 7,9 2 13,7 6 61,7 1 13,9 0,0241 0,9 2,6601
42 23,8 0,5 1 4,3 1 7,8 1 11,7 3 50,7 1 23,4 0,0340 2,0 1,6996
42 30,9 0,5 1 4,8 1 5,2 1 7,5 4 47,9 2 33,9 0,0133 0,6 2,2129
42 38,1 0,6 1 2,1 1 3,4 2 11,1 6 56,8 2 25,4 0,0334 1,2 2,8377
43 24,2 0,5 2 6,5 0 0 2 19,8 3 50,2 1 23,1 0,0071 0,4 1,8105
43 31,4 0,5 1 5,2 1 5,4 1 7,6 4 47,6 2 33,4 0,0182 0,8 2,3571
43 38,7 0,6 2 3,0 1 3,6 2 11,3 5 46,0 3 35,4 0,0217 0,7 3,0225
44 24,6 0,5 2 7,0 0 0 1 8,2 3 43,2 2 41,1 0,0102 0,5 1,9258
44 31,9 0,5 1 2,0 1 3,6 2 13,3 4 47,2 2 33,0 0,0243 1,0 2,5072
44 39,3 0,6 2 3,8 1 3,8 2 11,5 5 45,6 3 34,9 0,0157 0,5 3,2148
Em que: dap = Diâmetro à altura do peito (1,30 m), em centímetros; h = Altura total da árvore, com três valores para cada diâmetro, em metros; d0,7h/dap = Quociente de forma; S1; S2; S3; S4 e S5 = Classes de sortimentos; n = Numero de toras; % = Percentagem do volume de cada sortimento e do resíduo; V res = Volume do resíduo (m³) e V total =
Volume total (m³).
TABELA 4: Continuação ... TABLE 4: Continued ...
dap (cm)
h
(m)
dap
d
0,7h S1 S2 S3 S4 S5 V Res(m³s/c) %
V total (m³s/c)
n % n % n % n % n %
Validações das equações para estimativas de h, d0,7h e volume
Os valores dos resíduos mostraram o bom ajuste obtido com as equações, dentro do limite
das variáveis observadas. Apesar da eficiência das
equações já ter sido comprovada, os resultados
da Tabela 6 confirmaram, mais uma vez, a boa precisão alcançada com a estratificação dos dados
amostrados em classes de quociente de forma.
O teste de Qui-quadrado (χ2), aplicado para comparar os valores observados e estimados nas diferentes dimensões das árvores (Tabela 7),
confirmou não haver diferença significativa para
a probabilidade de 0,01 para todas as variáveis
testadas. O valor de χ² calculado foi igual a 2,60,
1,88 e 0,02 para as comparações entre valores observados e estimados da altura, diâmetro a 70% da altura (d0,7h) e volume, respectivamente; todos menores que o valor tabelado, com 17 graus de liberdade, 33,41.
Esse resultado também foi observado
graficamente na Figura 3, que representa os valores
observados e estimados de altura total, d0,7he volume,
onde foi possível verificar a quase total, ou total,
sobreposição dos valores no caso dos volumes. TABELA 5: Viés (v), média das diferenças
absolutas (md) e desvio padrão das diferenças (dpd) para altura onde o diâmetro alcança 24, 18 e 8 cm calculado com dados amostrais distribuídos em classes de quociente de forma K0,7h.
TABLE 5: Bias (v), mean absolute of differences (md) and standard deviations of differences (dpd) of the height where the diameter reach 24, 18 and 8 cm calculated with sampling data distributed in form quotient classes.
d (cm) viés md dpd
8 0,0018 0,2946 0,3743
18 -0,0114 0,4247 0,5316
24 0,0012 0,4899 0,6696
Os resultados mostraram que as estimativas das alturas foram muito próximas das observadas permitindo inferir sobre a qualidade dos volumes parciais do tronco com igual acurácia, visto que o volume das secções foi obtido pela integração da
TABELA 6: Validação das equações usadas para construção da tabela de sortimentos. TABLE 6: Validation of the equations used to construct the assortment table.
dap (cm)
h (m)
d0,7h (cm)
Vol (m³s/c)
h est (m)
resíduo (%)
d0,7h est (cm)
resíduo (%)
vol est (m³s/c)
resíduo (%)
14,8 12,1 6,6 0,1048 12,1 -0,1 6,5 1,6 0,0996 4,9
15,4 12,8 7,5 0,1264 12,6 1,9 6,8 9,1 0,1241 1,8
16,3 14,4 7,9 0,1580 13,2 8,1 7,4 6,3 0,1564 1,0
17,0 13,5 7,6 0,1539 13,8 -1,9 7,3 4,1 0,1466 4,8
18,2 15,1 8,0 0,1939 14,6 3,0 8,0 0,3 0,1879 3,1
19,3 19,8 10,0 0,3054 15,5 21,9 9,6 3,5 0,3016 1,2
22,1 18,4 10,2 0,3605 17,5 4,8 9,9 2,6 0,3674 -1,9
23,2 18,1 10,0 0,3701 18,3 -1,2 10,2 -1,6 0,3660 1,1
24,7 19,8 12,3 0,4679 19,4 2,0 11,1 9,9 0,4939 -5,6
26,9 19,0 10,8 0,4972 21,0 -10,5 11,5 -7,1 0,5166 -3,9
27,5 23,1 12,4 0,6749 21,4 7,3 12,9 -4,2 0,7143 -5,8
29,0 20,9 11,9 0,6340 22,5 -7,6 12,8 -7,6 0,6604 -4,2
30,1 21,2 13,7 0,7651 23,3 -9,8 13,3 3,3 0,7854 -2,7
31,7 24,7 12,8 0,8861 24,4 1,2 14,9 -16,3 0,9326 -5,2
32,9 26,0 13,5 1,0198 25,3 2,9 15,7 -16,2 1,0574 -3,7
35,0 24,1 18,3 1,2264 26,7 -10,9 16,1 12,0 1,2071 1,6
36,6 25,7 19,9 1,4296 27,9 -8,4 17,2 13,5 1,4076 1,5
43,9 35,0 21,7 2,5889 32,9 5,9 23,5 -8,1 2,7580 -6,5
Variáveis definidas anteriormente.
TABELA 7: Valores de Qui-quadrado calculado e tabelado com (p≤0,01). TABLE 7: Values de Chi-square calculated and tabulated with (p≤0.01).
h (m) d0,7h (cm) Volume (m³)
calculado
²
χ
2,60 ns 1,9 ns 0,0216 nstabelado
²
χ
33,41 33,41 33,41Em que: ns = não significativo com (p≤0,01)
FIGURA 3: Valores observados e estimados da altura total, d0,7h e volume usado para validação das equações.
FIGURE 3: Observed and estimated values of the total height, d0.7h and volume used to validate the equations.
Validações
0 10 20 30 40
15 20 25 30 35 40 45
dap (cm)
V
ar
iáve
is
Altura observada Altura estimada d0,7h observado
CONCLUSÕES
De acordo com as condições do estudo pode-se concluir que:
A estratificação dos dados traz ganho na acurácia no ajuste da função de forma;
O polinômio do quinto grau ajustado com
dados estratificados em classes de quociente de forma a 70% da altura aumenta a eficiência nas
estimativas dos volumes da árvore e dos sortimentos.
A classificação dos sortimentos em função
do diâmetro com altura variável segundo a relação hipsométrica mostra valores compatíveis com as dimensões das árvores, sendo esta uma ferramenta útil no planejamento da produção.
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